Novel carbon dynamics assessment framework reveals climate positive land management approaches across North America
Notice bibliographique
Résumé
Natural climate solutions (NCS) can foster ecosystem resiliency and mitigate climate change. However, a gap exists between carbon cycle science and decision support systems. Bridging this gap can advance climate positive land management and promote the implementation of natural climate solutions. Here, we propose a novel framework to assess carbon dynamics to reveal management approaches for land cover at a 300 m resolution within which natural climate solutions can be more readily identified and applied. We use annual land cover change and model the associated carbon dynamics to categorize the sub-regional ecodistricts of Canada and the USA into the most effective NCS category based on its current change dynamics. Restoration NCS may be a useful strategy in the southern boreal forest, southeastern USA (Eastern Temperate Forest), and western Canadian Cordillera, while Protection NCS should be focused in the Great Plains and the far North. Specifically, we find that 9 % of ecodistricts, and 23 % of land area, would be best managed through protection-based nature climate solutions, while 27 % of ecodistricts, and 26 % of land area, should be managed using restoration climate solutions. This transferable framework can be used to target the sub-regional implementation of different NCS strategies based on local-level land cover changes and carbon dynamics. • Novel framework integrates LCC & carbon modeling to propose NCS management solutions. • Framework can track effectiveness of implemented natural climate solutions over time. • 23 % of North America suited for protection-based climate solutions. • 26 % of area requires restoration solutions, with 5 % needing immediate prioritization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».